IA avança em complexidade e já impacta ofertas de emprego e composição de equipes
Empresas de inteligência artificial têm prometido substituir parte da mão de obra humana com suas ferramentas, enquanto outras funções deverão ser apenas ampliadas por essas tecnologias. Líderes corporativos têm investido somas expressivas em IA, em parte motivados pela possibilidade de reduzir custos com pessoal, e investidores vêm questionando se novas tarefas devem ser desempenhadas por contratação ou por “agentes de IA”, trabalhadores virtuais designados para atividades específicas — algumas com exigência de qualificações elevadas.
Segundo reportagem, esse movimento tem potencial para afetar diversos setores e pode se acelerar em curto prazo. Economistas ganhadores do Prêmio Nobel alertaram recentemente que é necessário agir agora para que a IA eleve o padrão de vida em vez de provocar deslocamento massivo de trabalhadores. Além disso, empresas em Londres relataram, no mês passado, dificuldade em encontrar competências necessárias em um mercado de trabalho transformado pela IA.
Dados sobre a evolução dos grandes modelos de linguagem (LLMs) mostram um aumento na capacidade de execução de tarefas. Há três anos, os LLMs realizavam com confiabilidade atividades que os humanos completavam em segundos ou minutos; atualmente conseguem executar tarefas de complexidade maior que demandariam cerca de uma hora. Alguns modelos já identificam falhas em contratos de criptomoedas e chegam a desenvolver e otimizar outros modelos, trabalhos que levariam várias horas de esforço humano. A geração mais recente de modelos pode vir a desenvolver-se integralmente no próximo ano ou pouco depois.
O mesmo padrão, ainda em estágio inicial, aparece em áreas como análise financeira, trabalhos jurídicos preliminares e funções de nível inicial na indústria criativa.
Pesquisas sobre impactos no emprego vêm, principalmente, dos Estados Unidos e analisam quatro anos de dados por faixa etária e ocupação. Um estudo da Universidade de Stanford aponta queda de 2,7% no nível de emprego entre jovens de 22 a 25 anos desde a popularização do ChatGPT. Nos setores mais expostos à IA — como finanças, software e indústrias criativas — essa redução alcança 12,8%. Nem todos os economistas concordam com a interpretação, atribuindo parte do fenômeno a outros fatores, como a elevação das taxas de juros.
As ofertas de trabalho online também recuaram desde o lançamento do ChatGPT e de outros LLMs. Uma análise da OCDE comparou diferenças nas ofertas entre setores considerados altamente expostos (telemarketing e serviços jurídicos, pela metodologia da organização) e setores menos expostos (construção civil, limpeza e preparação de alimentos). O Reino Unido apresentou impacto relevante nessa métrica em período de taxas de juros estáveis ou em redução; o efeito antecede o aumento da contribuição previdenciária, a National Insurance, implementado no ano passado. A concentração do setor de serviços no país o torna mais vulnerável a perdas de emprego relacionadas à IA.
O uso de IA é medido em tokens, fragmentos de texto que os sistemas utilizam para processar linguagem — em média, um token equivale a cerca de três quartos de uma palavra em inglês. Em 2026 houve aumento expressivo no consumo de tokens, e o crescimento na demanda superou a queda no custo por token. Grandes empresas passaram a adotar “rankings de consumo de tokens” para maximizar a produtividade proveniente dos modelos mais avançados. Trilhões, e por vezes quadrilhões, de tokens foram consumidos nos últimos meses, principalmente em uso de agentes capazes de executar tarefas automaticamente.
O elevado consumo gerou faturas muito altas, levando várias empresas a racionar o uso desses modelos — o que pode indicar limites práticos à automação e a possibilidade de que trabalhadores virtuais se tornem mais caros que humanos, dependendo da tarefa. Como contraponto, muitas empresas vêm migrando para formas de IA mais baratas, baseadas em modelos chineses disponibilizados gratuitamente no mercado. Há incerteza sobre o desfecho, mas algumas tendências já se mostram claras.
O cenário permanece fluido, com sinais de deslocamento setorial e adaptações na forma como organizações avaliam contratações e uso de tecnologia.
Com informações de G1
